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  <title>普通OR唯一索引 - zty-f</title>

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        ZTY
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          2024年3月30日 下午
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            <h1 style="display: none">普通OR唯一索引</h1>
            
            
              <div class="markdown-body">
                
                <h3 id="我们在不同的业务场景下，应该选择普通索引，还是唯一索引？"><a href="#我们在不同的业务场景下，应该选择普通索引，还是唯一索引？" class="headerlink" title="我们在不同的业务场景下，应该选择普通索引，还是唯一索引？"></a>我们在不同的业务场景下，应该选择普通索引，还是唯一索引？</h3><p>普通索引（Non-Unique Index）：</p>
<ul>
<li>适用于需要快速查找数据的列，但允许存在重复值的情况。例如，在经常进行查询的列上创建普通索引可以提高查询性能，如经常用于WHERE子句中的条件列</li>
</ul>
<p>唯一索引（Unique Index）：</p>
<ul>
<li>适用于需要保证列值的唯一性的情况。例如，用于用户表的用户名列、电子邮件列等，确保这些列中的值不重复。</li>
</ul>
<p>假设在维护一个市民系统，每个人都有一个唯一的身份证号，而且业务代码已经保证了不会写入两个重复的身份证号。如果市民系统需要按照身份证号查姓名，就会执行类似这样的SQL语句：</p>
<figure class="highlight pgsql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><code class="hljs pgsql"><span class="hljs-keyword">select</span> <span class="hljs-type">name</span> <span class="hljs-keyword">from</span> CUser <span class="hljs-keyword">where</span> id_card = <span class="hljs-string">&#x27;xxxxxxxyyyyyyzzzzz&#x27;</span>;<br></code></pre></td></tr></table></figure>

<p>所以，大家一定会考虑在id_card字段上建索引。</p>
<p>由于身份证号字段比较大，所以不建议把身份证号当做主键，那么现在有两个选择，要么给id_card字段创建唯一索引，要么创建一个普通索引。如果业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号，那么这两个选择逻辑上都是正确的,从性能的角度考虑，选择唯一索引还是普通索引呢？选择的依据是什么呢？ </p>
<p>接下来，我们就从这两种索引对查询语句和更新语句的性能影响来进行分析。</p>
<p><img src="https://yach-doc-shimo.zhiyinlou.com/uploader/f/zS6BwpfMweND3iZT.png?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJleHAiOjE3MDk2MjUwMDAsImZpbGVHVUlEIjoiV3IzRFZRQk1qRFV3ZE1rSiIsImlhdCI6MTcwOTYyNDcwMCwiaXNzIjoidXBsb2FkZXJfYWNjZXNzX3Jlc291cmNlIiwidXNlcklkIjozNTExNDI5fQ._OxAmVuecWPrz5vgEyJ8FfE3aIZhLGhK4zAAYuZ8o2c" srcset="/myblog/img/loading.gif" lazyload alt="img"></p>
<h3 id="二-查询过程"><a href="#二-查询过程" class="headerlink" title="二.查询过程"></a>二.查询过程</h3><p>假设，执行查询的语句是 select id from T where k&#x3D;5。这个查询语句在索引树上查找的过程，先是通过B+树从树根开始，按层搜索到叶子节点，也就是图中右下角的这个数据页，然后可以认为数据页内部通过二分法来定位记录。</p>
<ul>
<li><p>对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录(5,500)后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足k&#x3D;5条件的记录。</p>
</li>
<li><p>对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。</p>
</li>
</ul>
<p><strong>那么，这个不同带来的性能差距会有多少呢？答案是，微乎其微。</strong></p>
<ol>
<li>InnoDB的数据是按数据页为单位来读写的。也就是说，当需要读一条记录的时候，并不是将这个记录本身从磁盘读出来，而是以页为单位，将其整体读入内存。在InnoDB中，每个数据页的大小默认是16KB。</li>
<li>因为引擎是按页读写的，所以说，当找到k&#x3D;5的记录的时候，它所在的数据页就都在内存里了。那么，对于普通索引来说，要多做的那一次“查找和判断下一条记录”的操作，就只需要一次指针寻找和一次计算。</li>
<li>如果k&#x3D;5这个记录刚好是这个数据页的最后一个记录，那么要取下一个记录，必须读取下一个数据页，这个操作会稍微复杂一些。</li>
<li>但是对于整型字段，一个数据页可以放近千个key，因此出现这种情况的概率会很低。所以,计算平均性能差异时，仍可以认为这个操作成本对于现在的CPU来说可以忽略不计。</li>
</ol>
<h3 id="三-更新过程"><a href="#三-更新过程" class="headerlink" title="三.更新过程"></a>三.更新过程</h3><p><strong>为了说明普通索引和唯一索引对更新语句性能的影响这个问题，需要介绍一下change buffer。</strong></p>
<ol>
<li>当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下，InooDB会将这些更新操作缓存在change buffer中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行change buffer中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。</li>
<li>将change buffer中的操作应用到原数据页，得到最新结果的过程称为merge。除了访问这个数据页会触发merge外，系统有后台线程会定期merge。在数据库正常关闭（shutdown）的过程中，也会执行merge操作。</li>
<li>显然，如果能够将更新操作先记录在change buffer，减少读磁盘，语句的执行速度会得到明显的提升。而且，数据读入内存是需要占用buffer pool的，所以这种方式还能够避免占用内存，提高内存利用率。</li>
</ol>
<p>那么，<strong>什么条件下可以使用change buffer呢？</strong></p>
<ol>
<li>对于唯一索引来说，所有的更新操作都要先判断这个操作是否违反唯一性约束。比如，要插入(4,400)这个记录，就要先判断现在表中是否已经存在k&#x3D;4的记录，而这必须要将数据页读入内存才能判断。如果都已经读入到内存了，那直接更新内存会更快，就没必要使用change buffer了。因此，唯一索引的更新就不能使用change buffer，实际上也只有普通索引可以使用。</li>
<li>change buffer用的是buffer pool里的内存，因此不能无限增大。change buffer的大小，可以通过参数innodb_change_buffer_max_size来动态设置。这个参数设置为50的时候，表示change buffer的大小最多只能占用buffer pool的50%。</li>
<li>change_buffer涉及的指令<ol>
<li>查询最大changge Buffer值</li>
</ol>
</li>
</ol>
<p><img src="https://yach-doc-shimo.zhiyinlou.com/uploader/f/aPrZWVTWB5jGoN55.png?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJleHAiOjE3MDk2MjUwMDAsImZpbGVHVUlEIjoiV3IzRFZRQk1qRFV3ZE1rSiIsImlhdCI6MTcwOTYyNDcwMCwiaXNzIjoidXBsb2FkZXJfYWNjZXNzX3Jlc291cmNlIiwidXNlcklkIjozNTExNDI5fQ._OxAmVuecWPrz5vgEyJ8FfE3aIZhLGhK4zAAYuZ8o2c" srcset="/myblog/img/loading.gif" lazyload alt="img"></p>
<p>b. 查询最大Buffer Pool值</p>
<p><img src="https://yach-doc-shimo.zhiyinlou.com/uploader/f/v2DxZmWawCnuD3YB.png?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJleHAiOjE3MDk2MjUwMDAsImZpbGVHVUlEIjoiV3IzRFZRQk1qRFV3ZE1rSiIsImlhdCI6MTcwOTYyNDcwMCwiaXNzIjoidXBsb2FkZXJfYWNjZXNzX3Jlc291cmNlIiwidXNlcklkIjozNTExNDI5fQ._OxAmVuecWPrz5vgEyJ8FfE3aIZhLGhK4zAAYuZ8o2c" srcset="/myblog/img/loading.gif" lazyload alt="img"></p>
<p><strong>如果要在这张表中插入一个新记录(4,400)的话，InnoDB的处理流程是怎样的。</strong></p>
<p>1.第一种情况是，<strong>这个记录要更新的目标页在内存中</strong>。这时，InnoDB的处理流程如下：</p>
<ul>
<li>对于唯一索引来说，找到3和5之间的位置，判断到没有冲突，插入这个值，语句执行结束；</li>
<li>对于普通索引来说，找到3和5之间的位置，插入这个值，语句执行结束。</li>
</ul>
<p>这样看来，普通索引和唯一索引对更新语句性能影响的差别，只是一个判断，只会耗费微小的CPU时间。</p>
<p>2.第二种情况是，<strong>这个记录要更新的目标页不在内存中</strong>。这时，InnoDB的处理流程如下：</p>
<ul>
<li>对于唯一索引来说，需要将数据页读入内存，判断到没有冲突，插入这个值，语句执行结束；</li>
<li>对于普通索引来说，则是将更新记录在change buffer，语句执行就结束了。</li>
</ul>
<p>将数据从磁盘读入内存涉及随机IO的访问，是数据库里面成本最高的操作之一。change buffer因为减少了随机磁盘访问，所以对更新性能的提升是会很明显的。</p>
<h3 id="四-change-buffer的使用场景"><a href="#四-change-buffer的使用场景" class="headerlink" title="四.change buffer的使用场景"></a>四.change buffer的使用场景</h3><p>1.通过上面的分析，已经清楚了使用change buffer对更新过程的加速作用，也清楚了change buffer只限于用在普通索引的场景下，而不适用于唯一索引。那么，现在有一个问题就是：普通索引的所有场景，使用change buffer都可以起到加速作用吗？</p>
<p>因为merge的时候是真正进行数据更新的时刻，而change buffer的主要目的就是将记录的变更动作缓存下来，所以在一个数据页做merge之前，change buffer记录的变更越多（也就是这个页面上要更新的次数越多），收益就越大。</p>
<p>2.因此，对于写多读少的业务来说，页面在写完以后马上被访问到的概率比较小，此时change buffer的使用效果最好。这种业务模型常见的就是账单类、日志类的系统。</p>
<p>反过来，假设一个业务的更新模式是写入之后马上会做查询，那么即使满足了条件，将更新先记录在change buffer，但之后由于马上要访问这个数据页，会立即触发merge过程。这样随机访问IO的次数不会减少，反而增加了change buffer的维护代价。所以，对于这种业务模式来说，change buffer反而起到了副作用。</p>
<h3 id="五-索引选择和实践"><a href="#五-索引选择和实践" class="headerlink" title="五.索引选择和实践"></a>五.索引选择和实践</h3><p><strong>普通索引和唯一索引应该怎么选择。其实，这两类索引在查询能力上是没差别的，主要考虑的是对更新性能的影响。所以，建议尽量选择普通索引。</strong></p>
<p>1.如果所有的更新后面，都马上伴随着对这个记录的查询，那么你应该关闭change buffer。</p>
<p>2.而在其他情况下，change buffer都能提升更新性能。在实际使用中，普通索引和change buffer的配合使用，对于数据量大的表的更新优化还是很明显的。</p>
<h3 id="六-change-buffer-和-redo-log"><a href="#六-change-buffer-和-redo-log" class="headerlink" title="六.change buffer 和 redo log"></a>六.change buffer 和 redo log</h3><p>理解了change buffer的原理，可能会联想到redo log。</p>
<p>现在，我们要在表上执行这个插入语句：</p>
<figure class="highlight scss"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><code class="hljs scss">mysql&gt; insert into <span class="hljs-built_in">t</span>(id,k) <span class="hljs-built_in">values</span>(id1,k1),(id2,k2);<br></code></pre></td></tr></table></figure>

<p>这里，我们假设当前k索引树的状态，查找到位置后，k1所在的数据页在内存(InnoDB buffer pool)中，k2所在的数据页不在内存中。下图所示是带change buffer的更新状态图。 </p>
<p><img src="https://yach-doc-shimo.zhiyinlou.com/uploader/f/DdrF2RPSg8O9uDzk.png?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJleHAiOjE3MDk2MjUwMDAsImZpbGVHVUlEIjoiV3IzRFZRQk1qRFV3ZE1rSiIsImlhdCI6MTcwOTYyNDcwMCwiaXNzIjoidXBsb2FkZXJfYWNjZXNzX3Jlc291cmNlIiwidXNlcklkIjozNTExNDI5fQ._OxAmVuecWPrz5vgEyJ8FfE3aIZhLGhK4zAAYuZ8o2c" srcset="/myblog/img/loading.gif" lazyload alt="img"></p>
<p>分析这条更新语句，你会发现它涉及了四个部分：内存、redo log（ib_log_fileX）、 数据表空间（t.ibd）、系统表空间（ibdata1）。</p>
<p>这条更新语句做了如下的操作（按照图中的数字顺序）：</p>
<ol>
<li>Page 1在内存中，直接更新内存；</li>
<li>Page 2没有在内存中，就在内存的change buffer区域，记录下“我要往Page 2插入一行”这个信息</li>
<li>将上述两个动作记入redo log中（图中3和4）。</li>
</ol>
<p>做完上面这些，事务就可以完成了。所以，执行这条更新语句的成本很低，就是写了两处内存，然后写了一处磁盘（两次操作合在一起写了一次磁盘），而且还是顺序写的。</p>
<p>同时，图中的两个虚线箭头，是后台操作，不影响更新的响应时间。</p>
<p><strong>那在这之后的读请求，要怎么处理呢？</strong></p>
<p>比如，我们现在要执行 select * from t where k in (k1, k2)。这里，我画了这两个读请求的流程图。</p>
<p>如果读语句发生在更新语句后不久，内存中的数据都还在，那么此时的这两个读操作就与系统表空间（ibdata1）和 redo log（ib_log_fileX）无关了。</p>
<p><img src="https://yach-doc-shimo.zhiyinlou.com/uploader/f/QvaoBebD03tmXx1M.png?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJleHAiOjE3MDk2MjUwMDAsImZpbGVHVUlEIjoiV3IzRFZRQk1qRFV3ZE1rSiIsImlhdCI6MTcwOTYyNDcwMCwiaXNzIjoidXBsb2FkZXJfYWNjZXNzX3Jlc291cmNlIiwidXNlcklkIjozNTExNDI5fQ._OxAmVuecWPrz5vgEyJ8FfE3aIZhLGhK4zAAYuZ8o2c" srcset="/myblog/img/loading.gif" lazyload alt="img"></p>
<p>从上图中可以看到：</p>
<ol>
<li>读Page 1的时候，直接从内存返回。</li>
<li>要读Page 2的时候，需要把Page 2从磁盘读入内存中，然后应用change buffer里面的操作日志，生成一个正确的版本并返回结果。</li>
</ol>
<p>可以看到，直到需要读Page 2的时候，这个数据页才会被读入内存。</p>
<p>所以，如果要简单地对比这两个机制在提升更新性能上的收益的话，<strong>redo log 主要节省的是随机写磁盘的IO消耗（转成顺序写），而change buffer主要节省的则是随机读磁盘的IO消耗。</strong></p>
<h3 id="七-小结"><a href="#七-小结" class="headerlink" title="七.小结"></a>七.小结</h3><p>1.从普通索引和唯一索引的选择开始，了解了数据的查询和更新过程，然后说明了change buffer的机制以及应用场景，最后讲到了索引选择的实践。</p>
<p>2.由于唯一索引用不上change buffer的优化机制，从性能角度出发优先考虑非唯一索引。</p>
<h3 id="八-思考"><a href="#八-思考" class="headerlink" title="八.思考"></a>八.思考</h3><p><strong>change buffer一开始是写内存的，那么如果这个时候机器掉电重启，会不会导致change buffer丢失呢？change buffer丢失可不是小事儿，再从磁盘读入数据可就没有了merge过程，就等于是数据丢失了。会不会出现这种情况呢？</strong></p>
<p>不会的。虽然change buffer确实是在内存中进行操作以提高性能，但MySQL InnoDB引擎设计了一套机制来保证数据的持久性和一致性。</p>
<p>当有修改操作（如插入、删除或更新）发生时，InnoDB会先将这些修改操作记录在redo log中，然后再将这些修改应用到change buffer中。redo log是持久化在磁盘上的，所以即使出现掉电重启等情况，redo log也不会丢失。</p>
<p>当数据库重新启动后，InnoDB引擎会读取redo log，并根据其中记录的信息恢复数据到最新状态。也就是说，在系统崩溃重启后可以通过redo log恢复change buffer，并且保证数据不丢失。</p>
<p>因此，在正常运行过程中和系统崩溃恢复过程中都需要对磁盘进行访问以保证数据一致性和可靠性。虽然从内存读取数据比从磁盘读取快很多，但为了防止数据丢失，在某些情况下还是必须要访问磁盘的。</p>

                
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      <div>普通OR唯一索引</div>
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          <div>作者</div>
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          <div>发布于</div>
          <div>2024年3月30日</div>
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